# -*- coding: utf-8 -*-
import numpy as np
import cv2
from matplotlib import pyplot as plt

img = cv2.imread('lena.jpg',0)
img_float32 = np.float32(img)
dft = cv2.dft(img_float32,flags = cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT)
#将白色拉到中心位置
dft_shift = np.fft.fftshift(dft)

rows,cols = img.shape
crow,ccol = int(rows/2),int(cols/2)#中心位置

#低通滤波
mask = np.zeros((rows,cols,2),np.uint8)
#制作掩码：中心点的上下左右四个方向取30长度的方框，即为60*60的正方形；用白色填充即mask=1
mask[crow-30:crow+30,ccol-30:ccol+30] = 1


#IDFT：傅里叶变换的逆运算
#图片经过低通滤波器
fshift = dft_shift*mask
#将低频位置拉回原位
f_ishift = np.fft.ifftshift(fshift)
img_back = cv2.idft(f_ishift)
# 拉回原位后还无法查看，因为数据是实部和虚部，再进行处理即可查看
img_back = cv2.magnitude(img_back[:,:,0],img_back[:,:,1])

#原图
plt.subplot(121), plt.imshow(img, cmap='gray')
plt.title('Tnput Image'),plt.xticks([]),plt.yticks([])
#傅里叶变换后的图像
plt.subplot(122), plt.imshow(img_back, cmap='gray')
plt.title('Result'),plt.xticks([]),plt.yticks([])
plt.savefig('02idft01.png')
plt.show()




